Pengukuran Kemiripan Makna Menggunakan Cosine Similarity dan Basis Data Sinonim Kata
Penelitian ini bertujuan untuk memberikan alternatif dalam menguji kemiripan makna antar 2 kalimat. Pembentukan database sinonim kata dilakukan dengan mengelompokkan kata berdasar sinonim atau yang memiliki kesamaan arti. Masing-masing kelompok kata diberikan ID unik. Selanjutnya setiap kelompok kat...
| Main Authors: | , , , , |
|---|---|
| Format: | Article |
| Language: | Indonesian |
| Published: |
University of Brawijaya
2023-08-01
|
| Series: | Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer |
| Online Access: | https://jtiik.ub.ac.id/index.php/jtiik/article/view/6864 |
| _version_ | 1797194601232072704 |
|---|---|
| author | Ardi Sanjaya Ahmad Bagus Setiawan Umi Mahdiyah Intan Nur Farida Aprisa Risky Prasetyo |
| author_facet | Ardi Sanjaya Ahmad Bagus Setiawan Umi Mahdiyah Intan Nur Farida Aprisa Risky Prasetyo |
| author_sort | Ardi Sanjaya |
| collection | DOAJ |
| description | Penelitian ini bertujuan untuk memberikan alternatif dalam menguji kemiripan makna antar 2 kalimat. Pembentukan database sinonim kata dilakukan dengan mengelompokkan kata berdasar sinonim atau yang memiliki kesamaan arti. Masing-masing kelompok kata diberikan ID unik. Selanjutnya setiap kelompok kata dipecah untuk diuraikan menjadi kata tunggal, disimpan pada tabel kata dengan melabeli ID kata dan ID sinonim. ID sinonim didasarkan pada ID unik pada tabel sinonim. Dalam pengujian kemiripan makna, masing-masing kalimat akan di urai menjadi kata dan tiap-tiap kata akan dicocokkan berdasarkan tabel kata dengan acuan ID sinonim. ID Sinonim yang didapat kemudian dilakukan pengukuran jarak vektor dan kemiripan menggunakan rumus cosine similarity. Berdasarkan pengujian dan analisa yang telah dilakukan, dari 25 pengujian didapati 24 nilai kemiripan mengalami peningkatan prosentase. Hal tersebut dikarenakan penggunaan ID yang didasarkan pada kelompok kata dan irisan saat proses pembobotan mampu meningkatkan nilai kemiripan. Rata-rata nilai kemiripan pada penggunaan ID sebagai vektor hitung adalah 94,48% dan rata-rata nilai kemiripan pada metode atau alur pembanding adalah sebesar 69,96%.
Abstract
This study aims to provide an alternative in testing the similarity of meaning between 2 sentences. The formation of a word synonym database is done by grouping words based on synonyms or those that have the same meaning. Each group of words is assigned a unique ID. Furthermore, each group of words is broken down to be broken down into single words, stored in the word table labeled word ID and synonym ID. Synonym ID is based on the unique ID in the synonym table. In testing the similarity of meaning, each sentence will be broken down into words and each word will be matched based on the word table with synonym ID references. The synonym ID obtained is then measured by measuring the vector distance and similarity using the cosine similarity formula. Based on the tests and analyzes that have been carried out, out of 25 tests it was found that 24 similarity values experienced an increase in the percentage. This is because the use of ID based on word groups and slices during the weighting process can increase the similarity value. The average similarity value in the use of ID as a calculating vector is 94.48% and the average similarity value in the comparison method or plot is 69.96%.
|
| first_indexed | 2024-03-12T12:17:41Z |
| format | Article |
| id | doaj.art-8d1f6660ed064dc5af83579088190af4 |
| institution | Directory Open Access Journal |
| issn | 2355-7699 2528-6579 |
| language | Indonesian |
| last_indexed | 2024-04-24T05:58:52Z |
| publishDate | 2023-08-01 |
| publisher | University of Brawijaya |
| record_format | Article |
| series | Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer |
| spelling | doaj.art-8d1f6660ed064dc5af83579088190af42024-04-23T08:44:41ZindUniversity of BrawijayaJurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer2355-76992528-65792023-08-0110410.25126/jtiik.202410468641142Pengukuran Kemiripan Makna Menggunakan Cosine Similarity dan Basis Data Sinonim KataArdi Sanjaya0Ahmad Bagus Setiawan1Umi Mahdiyah2Intan Nur Farida3Aprisa Risky Prasetyo4Universitas Nusantara PGRI Kediri, KediriUniversitas Nusantara PGRI Kediri, KediriUniversitas Nusantara PGRI Kediri, KediriUniversitas Nusantara PGRI Kediri, KediriUniversitas Nusantara PGRI Kediri, KediriPenelitian ini bertujuan untuk memberikan alternatif dalam menguji kemiripan makna antar 2 kalimat. Pembentukan database sinonim kata dilakukan dengan mengelompokkan kata berdasar sinonim atau yang memiliki kesamaan arti. Masing-masing kelompok kata diberikan ID unik. Selanjutnya setiap kelompok kata dipecah untuk diuraikan menjadi kata tunggal, disimpan pada tabel kata dengan melabeli ID kata dan ID sinonim. ID sinonim didasarkan pada ID unik pada tabel sinonim. Dalam pengujian kemiripan makna, masing-masing kalimat akan di urai menjadi kata dan tiap-tiap kata akan dicocokkan berdasarkan tabel kata dengan acuan ID sinonim. ID Sinonim yang didapat kemudian dilakukan pengukuran jarak vektor dan kemiripan menggunakan rumus cosine similarity. Berdasarkan pengujian dan analisa yang telah dilakukan, dari 25 pengujian didapati 24 nilai kemiripan mengalami peningkatan prosentase. Hal tersebut dikarenakan penggunaan ID yang didasarkan pada kelompok kata dan irisan saat proses pembobotan mampu meningkatkan nilai kemiripan. Rata-rata nilai kemiripan pada penggunaan ID sebagai vektor hitung adalah 94,48% dan rata-rata nilai kemiripan pada metode atau alur pembanding adalah sebesar 69,96%. Abstract This study aims to provide an alternative in testing the similarity of meaning between 2 sentences. The formation of a word synonym database is done by grouping words based on synonyms or those that have the same meaning. Each group of words is assigned a unique ID. Furthermore, each group of words is broken down to be broken down into single words, stored in the word table labeled word ID and synonym ID. Synonym ID is based on the unique ID in the synonym table. In testing the similarity of meaning, each sentence will be broken down into words and each word will be matched based on the word table with synonym ID references. The synonym ID obtained is then measured by measuring the vector distance and similarity using the cosine similarity formula. Based on the tests and analyzes that have been carried out, out of 25 tests it was found that 24 similarity values experienced an increase in the percentage. This is because the use of ID based on word groups and slices during the weighting process can increase the similarity value. The average similarity value in the use of ID as a calculating vector is 94.48% and the average similarity value in the comparison method or plot is 69.96%. https://jtiik.ub.ac.id/index.php/jtiik/article/view/6864 |
| spellingShingle | Ardi Sanjaya Ahmad Bagus Setiawan Umi Mahdiyah Intan Nur Farida Aprisa Risky Prasetyo Pengukuran Kemiripan Makna Menggunakan Cosine Similarity dan Basis Data Sinonim Kata Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer |
| title | Pengukuran Kemiripan Makna Menggunakan Cosine Similarity dan Basis Data Sinonim Kata |
| title_full | Pengukuran Kemiripan Makna Menggunakan Cosine Similarity dan Basis Data Sinonim Kata |
| title_fullStr | Pengukuran Kemiripan Makna Menggunakan Cosine Similarity dan Basis Data Sinonim Kata |
| title_full_unstemmed | Pengukuran Kemiripan Makna Menggunakan Cosine Similarity dan Basis Data Sinonim Kata |
| title_short | Pengukuran Kemiripan Makna Menggunakan Cosine Similarity dan Basis Data Sinonim Kata |
| title_sort | pengukuran kemiripan makna menggunakan cosine similarity dan basis data sinonim kata |
| url | https://jtiik.ub.ac.id/index.php/jtiik/article/view/6864 |
| work_keys_str_mv | AT ardisanjaya pengukurankemiripanmaknamenggunakancosinesimilaritydanbasisdatasinonimkata AT ahmadbagussetiawan pengukurankemiripanmaknamenggunakancosinesimilaritydanbasisdatasinonimkata AT umimahdiyah pengukurankemiripanmaknamenggunakancosinesimilaritydanbasisdatasinonimkata AT intannurfarida pengukurankemiripanmaknamenggunakancosinesimilaritydanbasisdatasinonimkata AT aprisariskyprasetyo pengukurankemiripanmaknamenggunakancosinesimilaritydanbasisdatasinonimkata |